lstmで自然な受け答えができるボットをつくった | せかいらぼ
pythonの公式ドキュメントはどうにも不自由な日本語なのでまとめ直しあわせて読みたい:LoggingモジュールのイメージLoggerオブジェクトloggerオブジェクトを各モジュールに明示する( logging.getLogger("hogehoge") )ことで、ログを収集する。loggerは名前で管理され、違うモジュールでも同じ名前を指定すると同じloggerになる。木構造loggerは階層構造を持ち、名前をピリオドで分割することで表現する。Python パッケージ名前空間におけるモジュール名は __name__ で取得できるので、logging.getLogger(__name__)を使ってlo... 学習 自然な受け答えを行う日本語のデータセットということで、ask.fmをクロールしたデータを用いる。 ask.fmのディレクトリは”ask.fm/アカウント名”のようになっていて、
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
ディープラーニングが活かすIoT
2. アジェンダ l IoT時代の深層学習 – RNN – VAE – 深層強化学習 l PFNの取り組み – デモ：深層強化学習 + データ同化 + 転移学習 + 分散学習 – DiMO : Edge Heavy 分散ストリーム処理理プラットフォーム – Chainer : 新しい深層学習フレームワーク OSS 2 3. ディープラーニングとは l 層が深く、幅も広いニューラルネットワークを利利⽤用した 機械学習⼿手法 l 2012年年の⼤大ブレーク以来、研究コミュニティのみならず 産業界に多く使われてきた – 2014〜～2015年年中に出された関連論論⽂文数は1500を超える* l 画像認識識、⾳音声認識識などで劇的な精度度向上を果たし、その 多くが既に実⽤用化されている – Googleは47の⾃自社サービスで既に利利⽤
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